基于比较的二进制搜索树构造算法的速度有多快？

基于比较的二进制搜索树构造算法的速度取决于输入数据的特征和算法的实现方式。一般来说，二进制搜索树的构造算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是输入数据的大小。

具体来说，二进制搜索树的构造算法会将输入数据逐个插入到树中，插入的过程中会根据比较结果决定插入的位置。如果输入数据是随机分布的，那么平均情况下，每次插入的时间复杂度为O(logn)，总共需要插入n个数据，所以总的时间复杂度为O(nlogn)。

然而，如果输入数据是有序的或者近似有序的，比如按照升序排列，那么二进制搜索树的构造算法会退化成链表，每次插入的时间复杂度为O(n)，总的时间复杂度为O(n^2)。为了避免这种情况，可以采用平衡二叉搜索树，如红黑树、AVL树等，来保持树的平衡性，从而保证插入操作的时间复杂度为O(logn)。

总结起来，基于比较的二进制搜索树构造算法的速度在最坏情况下为O(n^2)，在平均情况下为O(nlogn)。在实际应用中，可以根据输入数据的特征选择合适的数据结构和算法，以提高构造速度。